TPOTは複数のパイプラインを構成し、評価します。 そのうち最も良いものを最適なパイプラインとして出力します。 人によっては、途中でどのようなパイプラインを構成し評価したのか、気になる方もいることでしょう。 実務的には、...

ここ数年、「攻めのIT」ということが盛んに言われています。 そこに2004年にスウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン（Erik Stolterman）が提唱したDX（デジタルトランスフォーメーション）が紐づい...

予測モデルなどを構築するとき、パイプライン化することがあります。 もちろん、探索的なデータ分析でも、パイプラインを使いながら実施することもあります。 例えば、Rなどでは伝統的に、パイプラインを使いながら探索データ分析をし...

データ分析前の準備は非常に重要です。 どのような準備をするのかが、あなたの望んだ成果（成功）に大きく影響します。その肝になるのがメッセージの品質です。つまり、データ分析前の準備とはメッセージ品質を高める準備をするのです。...

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールで先ずすべきは、外部にあるデータの読み込み（データ取得）です。 前回は、Excelからデータを読み込みデータ取得する方法について説明しました。 今回は、データベース「PostgreS...

コロナ禍で分かったのは、状況に対する適応力が必要ということです。 変化する状況に対し、柔軟な在庫や人員配置などが求められることでしょう。とは言え、今日明日にいきなり在庫や人員を調整することは無理です。 その中で求められる...

時系列データを手にしたとき、どのようなデータなのか外れ値や変化点を眺めるのもいいですが、やっぱり予測をしたくなります。 時系列解析のモデルと聞くと難しそうなイメージがあるますが、正直イメージ通りです。 そのような中、あま...

データ分析前の準備は非常に重要です。 どのような準備をするのかが、あなたの望んだ成果（成功）に大きく影響します。その肝になるのがメッセージの品質です。つまり、データ分析前の準備とはメッセージ品質を高める準備をするのです。...

開催概要 日時： 2021年2月4日（木）13：00～16：00 受講料： 無料 会場： オンライン（PCとインターネット接続環境があればどこからでも参加頂けます） 主催： ソフトブレーン・サービス(株) 詳細はこちら ...

よくデータサイエンスや機械学習などの技術を使い予測モデルを構築するケースも増えています。 その中でよく目にするのが点予測です。 点予測とは、「点」（1つのある数値）を予測することです。例えば、来年のこの事業の売上は100...

ビジネスの世界のデータの多くは、時間軸のあるデータである時系列データです。 この時系列データは、一定ではありません。上昇トレンドがあったかと思えば、下降トレンドになったりします。 要は、構造変化します。 時系列データを手...

データ分析前の準備は非常に重要です。 どのような準備をするのかが、あなたの望んだ成果（成功）に大きく影響します。その肝になるのがメッセージの品質です。つまり、データ分析前の準備とはメッセージ品質を高める準備をするのです。...

ビジネス上のデータを眺めてみれば、時間という概念が紐づいた時系列データであるケースが多いです。 多くの時系列データは、上昇傾向や下降傾向といったトレンドや、夏に上がり冬に下がる、週末に上がり平日に下がるといった一定の周期...

2000年ごろのデータマイニングブームの頃、盛んに取り上げられた事例があります。 ビールおむつ事例です。 この事例を元に、データ分析の結果を「どう実務に活かすか？」というワークを実施したことがあります。 そうして分かった...

幸か不幸か、ビジネス系のデータの多くは時系列データです。売上データもホームーページのアクセスログもセンサーデータも時系列データです。 時系列データを手にしたとき、どのようなデータなのか見てみたい、ということは多々あります...

パイプラインは主に「前処理」「特徴量選択」「数理モデル」の3種類の関数で構成されます。 「前処理」「特徴量選択」「数理モデル」のすべての種類の関数が使われることもあれば、一部だけ使われることもあります。 パイプラインの処...